Comment évalues-tu ton niveau : junior, middle, senior ?

L'évaluation du grade est un processus subjectif qui dépend de l'expérience, des connaissances et des compétences. Pour le niveau intermédiaire, les caractéristiques suivantes sont généralement observées :

• Maîtrise assurée des outils et technologies de base dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
• Capacité à résoudre de manière autonome des tâches de difficulté moyenne, y compris la préparation des données, le choix des modèles, l'entraînement et l'évaluation.
• Compréhension de l'architecture des processus ML et capacité à travailler avec des pipelines.
• Expérience avec des frameworks (par exemple, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Capacité à interpréter les résultats et à les expliquer aux affaires.

Si vous possédez ces compétences et que vous vous sentez confiant pour résoudre des tâches typiques sans supervision constante, alors le niveau middle vous convient. Si vous débutez et avez besoin d'un soutien constant, vous êtes probablement junior, et si vous dirigez des projets, formez d'autres et prenez des décisions architecturales, vous êtes senior.